CO2 utilisation pathways to produce synthetic fuels and other value-added liquid products
Notice bibliographique
Résumé
The conversion of CO2 into fuels and chemicals has emerged as a valuable alternative in the battle to combat climate change, particularly in geographical regions where the subsurface properties are not suitable for CO2 sequestration. This paper provides a review of various pathways for utilising captured CO2 to produce synthetic fuels and green chemicals. The pathways are generally agnostic to the source of the CO2, which mainly affects the purification requirements (such as desulfurisation or deoxygenation). The CO2 is typically converted into CO, which could be achieved by known chemical processes such as reverse water shift and CO2 reforming. The CO and H2 produced from these processes are the building blocks for synthetic liquid products such as methanol, ethanol, jet fuel, diesel, and naphtha. In another variation, the H2 could be generated from renewable energy sources and electrolysis to produce e-fuels from the captured CO2. A review of the current and developing technologies and their technology readiness levels is included to determine their suitability for industrial applications, as well as a high-level discussion on factors impacting their economic viability, such as the differences in compression and other energy requirements, process flexibility, and requirements for intermediate storage buffering. The relative cost differences between the various CO2 utilisation pathways are also presented along with a discussion on suitable cost reduction strategies for each option.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».